Объединение данных
-
Основы объединения данных
- Объединение данных объединяет несколько источников для создания более точной информации.
- Процессы объединения могут быть низкоуровневыми, промежуточными или высокоуровневыми, в зависимости от стадии обработки.
-
Концепция объединения данных
- Люди и животные объединяют информацию для улучшения выживания.
- Модель JDL/DFIG разделяет процессы объединения данных на шесть уровней.
-
Геопространственные приложения
- В ГИС объединение данных часто включает интеграцию данных с разными наборами данных.
- Объединение данных в геопространственных приложениях позволяет создавать более полную картину окружающей среды.
-
Интеграция данных в негеопространственных областях
- В бизнес-аналитике и других областях интеграция данных отличается от слияния данных.
- Интеграция данных включает сохранение большего набора данных, в то время как слияние подразумевает сокращение набора данных с повышенной достоверностью.
-
Применение объединения данных
- Объединение данных используется в различных областях, включая биоинформатику, бизнес-аналитику и геопространственные системы.
- Объединение данных применяется для точного определения состояния дорожного движения и повышения эффективности классификации.
-
Методы объединения данных
- Методы объединения данных включают генерацию признаков, технико-экономическое обоснование и анализ основных компонентов.
- Байесовские авторегрессивные гауссовские процессы и полупараметрическая оценка являются популярными методами машинного обучения.
-
Рекомендации и библиография
- В статье также упоминаются другие методы объединения данных, такие как дискриминантный корреляционный анализ и слияние датчиков.
- Ссылки на источники и библиографию доступны в конце статьи.